机构名称：
¥ 1.0
摘要：利用太阳能是可持续发展和减轻贫困的改变游戏规则。太阳能不仅打击气候变化，而且还为经济机会打开了大门，并改善了服务不足地区的生活质量。太阳能电池板的安装对于应对诸如减少贫困和促进可持续发展目标等全球挑战至关重要。这项工作使用卫星和政府数据来绘制用于太阳能电池板的现场适用性，考虑到高程，风速，表面温度，土地使用土地覆盖，归一化的差分植被指数，一氧化碳一氧化碳水平，太阳能辐照，人口，与居民区，水域，水体，电力，电网和道路的距离。这项研究提供了一个全面的框架，用于评估太阳能电池板站点的适用性，整合环境和基础设施因素以优化放置。对印度拉贾斯坦邦地区的各种机器学习模型，例如XGBOOST，随机森林分类器和随机森林回归。XGBOOST的最佳模型的精度为0.982，精度为0.983，召回0.979，F1得分为0.981。同样，对于准确性，精度，召回和F1分别，测试值分别为0.934、0.882、0.985和0.931。选择XGBoost模型以创建太阳能电池板的适用性图。使用预先训练的Yolov8模型和Google Earth Pro图像混凝土屋顶。然后对屋顶图像进行剪辑和处理以确定边界。边缘检测和轮廓用于计算屋顶区域，根据可用屋顶空间估算太阳能电池板的数量及其潜在发电。本研究提供了一种干净可靠的能源解决方案，可以降低成本并改善欠发达和农村地区的生活质量。通过放置太阳能电池板，对化石燃料的依赖减少，这有助于减少温室气体排放并促进环境可持续性
机器学习驱动的太阳能电池板站点选择和屋顶电位
主要关键词
相关文件推荐
